• 대한전자공학회논문지TC
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• 제46권2호
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• pp.81-88
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• 2009

본 논문은 유비쿼터스 네트워크 환경에서 커뮤니티 멤버 ID를 이용하는 비대화형 키 분배 알고리즘을 적용한 세션키 교환 및 인증 기법을 제안한다. 유비쿼터스 네트워크 환경에서는 언제, 어디서나 사용자들이 필요로 하는 서비스를 제공해주기 위해 다양한 상황인식 정보들이 수집되고 활용된다. 그러나 유비쿼터스 네트워크 환경의 경우 공격자에 의해 상황인식 정보가 위조 및 도용되어 악의적인 목적으로 사용될 수 있다. 제안하는 기법은 커뮤니티 사용자 ID 정보를 이용한 커뮤니티 멤버들 간의 상호 인증 및 세션키 교환 기법을 제안하여 안전한 정보 전달을 수행할 수 있도록 하였다. 또한 AAA 인증 서버 기반 기법과의 비교 분석을 통해 상호 인증 및 세션키 교환 과정에서 발생하는 통신 오버헤드와 인증 지연시간이 감소함을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.655-659
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• 2016

본 논문에서는 IPv6를 적용한 표준인 IEEE 802.15.4e와 RPL을 기반으로 하는 사물인터넷 환경에서 가용성을 확보하기 위하여 패킷 유실 공격 탐지 기법과 우회 기법을 제안한다. RPL의 순위값과 패킷 유실 연속성을 고려하여 패킷 유실 탐지 메트릭을 개선하였고 RPL을 통해 생성된 라우팅 경로에서 형제노드 및 자식노드를 활용한 우회기법을 구성하였다. 시뮬레이션을 통해 제안한 탐지 기법의 탐지 속도가 향상되었음을 확인하였고 제안한 우회 기법의 우회 성공률이 향상되었음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.783-786
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• 2015

라우팅 정보에 대한 변화를 발생시켜 전송기능을 방해하는 홀 공격은 MANET(Mobile Ad-Hoc Network)과 같은 임시 통신망에 치명적인 결과를 초래한다. 홀 공격의 한 종류인 블랙홀 공격은 악성 노드인 블랙홀 노드가 라우팅 정보를 위조하여 네트워크 내에 전송되는 정보를 흡수함으로서 네트워크 성능을 마비시키는 악성공격의 일종이다. 블랙홀 공격이 MANET의 전송성능에 미치는 영향은 매우 크므로 다양한 네트워크 환경에 대해 블랙홀 공격이 미치는 전송성능을 분석하는 것은 매우 의미있는 일이다. 본 연구에서는 복수의 블랙홀 노드에서 발생된 블랙홀 공격이 MANET의 전송 성능에 미치는 영향을 분석해 본다. 분성 방법으로는 NS-2를 사용한 컴퓨터 시뮬레이션을 활용하며 분석대상 서비스로는 음성 트래픽을 사용한다.

• 융합보안논문지
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• 제13권6호
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• pp.11-16
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• 2013

이동 노드는 임의로 이동을 하며, 라우터와 호스트 기능을 동시에 수행해야 한다. 노드들의 이러한 특성은 다양한 공격의 잠재적 위협 요소가 되고 있다. 특히 그중에서도 악의적인 노드가 패킷 손실을 유발시키는 블랙 홀 공격은 가장 중요한 문제 중에 하나이다. 본 논문에서는 블랙 홀 공격의 효율적인 탐지를 위하여 모든 노드에서 감시 테이블을 이용한 분산적 탐지와 클러스터를 기반으로 한 협업 탐지 기법을 제안하였다. 제안하는 기법에서는 공격 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 4단계의 과정으로 이루어진 로컬 탐지와 협업 탐지 과정으로 나누어 수행한다. 협업 탐지를 위해 클러스터 헤드는 블랙 홀 리스트를 이용하였다. Ns-2 시뮬레이터를 이용하여 제안한 기법의 성능을 평가하였으며, 실험결과에서 제안한 기법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• Current Optics and Photonics
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• 제6권5호
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• pp.453-462
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• 2022

Blockchain technology provides a decentralized and peer-to-peer network, which has the advantages of transparency and immutability. In this paper, a novel secure authentication scheme applying digital holography to blockchain technology is proposed to protect privacy information in network nodes. The transactional information of the node is chained permanently and immutably in the blockchain to ensure network security. By designing a novel two-dimensional (2D) array data structure of the block, a proof of work (PoW) in the blockchain is executed through digital holography technology to verify true authentication and legal block linkage. A hash generated from the proposed algorithm reveals a random number of 2D array data. The real identity of each node in the network cannot be forged by a hacker's tampering because the privacy information of the node is encrypted using digital holography and stored in the blockchain. The reliability and feasibility of the proposed scheme are analyzed with the help of the research results, which evaluate the effectiveness of the proposed method. Forgery by a malicious node is impossible with the proposed method by rejecting a tampered transaction. The principal application is a secure anonymity system guaranteeing privacy information protection for handling of large information.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2101-2123
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• 2023

Recent studies have shown that the neural network-based binary code similarity detection technology performs well in vulnerability mining, plagiarism detection, and malicious code analysis. However, existing cross-architecture methods still suffer from insufficient feature characterization and low discrimination accuracy. To address these issues, this paper proposes a cross-architecture binary function similarity detection method based on composite feature model (SDCFM). Firstly, the binary function is converted into vector representation according to the proposed composite feature model, which is composed of instruction statistical features, control flow graph structural features, and application program interface calling behavioral features. Then, the composite features are embedded by the proposed hierarchical embedding network based on a graph neural network. In which, the block-level features and the function-level features are processed separately and finally fused into the embedding. In addition, to make the trained model more accurate and stable, our method utilizes the embeddings of predecessor nodes to modify the node embedding in the iterative updating process of the graph neural network. To assess the effectiveness of composite feature model, we contrast SDCFM with the state of art method on benchmark datasets. The experimental results show that SDCFM has good performance both on the area under the curve in the binary function similarity detection task and the vulnerable candidate function ranking in vulnerability search task.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권1호
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• pp.147-169
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• 2024

In pace with the development of network technology at lightning speed, social networks have been extensively applied in our lives. However, as social networks retain a large number of users' sensitive information, the openness of this information makes social networks vulnerable to attacks by malicious attackers. To preserve the link privacy of individuals in social networks, an uncertain graph method based on node random response is devised, which satisfies differential privacy while maintaining expected data utility. In this method, to achieve privacy preserving, the random response is applied on nodes to achieve edge modification on an original graph and node differential privacy is introduced to inject uncertainty on the edges. Simultaneously, to keep data utility, a divide and conquer strategy is adopted to decompose the original graph into many sub-graphs and each sub-graph is dealt with separately. In particular, only some larger sub-graphs selected by the exponent mechanism are modified, which further reduces the perturbation to the original graph. The presented method is proven to satisfy differential privacy. The performances of experiments demonstrate that this uncertain graph method can effectively provide a strict privacy guarantee and maintain data utility.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.153-169
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• 2011

오늘날 기업의 마케팅에 있어 인터넷 환경의 이용은 필수적이며, 좀 더 효율적인 마케팅을 위해 다양한 방법들이 시도되고 있다. 기업들은 온라인마케팅을 통해 다양한 경품이나 포인트 등의 마케팅 비용을 사용하는 것으로 제품이나 서비스를 알려왔다. 특히 웹 2.0의 등장과 함께 기업은 좀 더 적극적으로 고객과 소통하기 위한 노력을 아끼지 않고 있다. 고객들은 회사의 웹사이트에 개인정보를 제공하는 형태로 회원가입을 하여 회사가 제공하는 혜택을 받으면서 제품 광고나 프로모션에 참여하게 된다. 그러나 온라인 마케팅의 운영측면에서 볼 때 현재의 회원관리 시스템은 회원의 모집과 운영에 있어서 효과적이지 못한 문제점이 나타나고 있다. 온라인 환경에서의 고객들은 오프라인 환경에서보다 명확한 자아를 덜 드러내기 때문에 회원가입 과정 중에 일부 악의적인 목적을 가진 고객들이 주변인의 개인정보를 이용하거나 조작하여 중복 아이디를 만들어 활동할 수 있게 된다. 이러한 취약점을 이용하여 중복가입 회원들은 고객들에게 돌아가야 할 경품이나 포인트 등을 가로채어 기업 마케팅 비용의 효율을 떨어뜨리고 있다. 그러나 증가하고 있는 마케팅 비용에 비해 중복회원의 선별 및 이들에 대한 제재를 위한 효과적 방법은 뚜렷하게 제시되지 않고 있다. 따라서 이를 방지하기 위한 체계적인 회원관리 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 중복회원 식별방법을 제시하고 실제 온라인 고객데이터를 이용하여 그 효과성을 검증한다. 소셜 네트워크는 노드들의 관계를 표현하며, 관계의 유무, 방향 및 강도 등으로 연결 형태를 나타낼 수 있다. 특히 컴포넌트 분석방법은 소셜 네트워크 하위그룹 분석방법으로 네트워크의 내부 그룹을 구분하여 다양한 네트워크 특성을 식별하여 준다. 회원정보 분석에 있어 컴포넌트 분석방법은 전제회원 데이터 내의 의미 있는 정보를 이루고 있는 그룹을 식별하게 된다. 본 연구는 H사의 서로 다른 회원가입 기준을 가진 3개 웹사이트의 회원정보를 사용하여 진행되었다. 제안된 분석방법은 중복회원의 실체를 분석하고 시각화함으로써, 실무적인 측면에서 효율적인 마케팅의 증진을 도울 뿐만 아니라 신뢰성 있는 고객의 의견수렴 및 의사결정에도 도움이 될 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.17-31
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• 2020

블록체인 기술이 급속도로 발전하고 있음에 따라 금융·물류 등 다양한 분야에서 블록체인 기술을 실용화하려는 시도들이 진행되고 있으며, 데이터 무결성이 매우 중요한 공공분야 또한 마찬가지이다. 국방분야 또한 네트워크 중심 작전환경(NCOE) 하에 작전운영을 위해서는 지휘통신 네트워크의 보안성 강화 및 완전무결성 확보가 매우 중요하다. 이를 위해 블록체인 네트워크를 적용한 지휘통신네트워크 구축이 필요하나, 현재까지의 블록체인 기술은 51% 공격 등의 보안 이슈들을 해결하지 못하고 있어, 국방에 접목하기 어려운 것이 현실이다. 특히, 현재 블록체인에서 많이 사용되고 있는 Practical Byzantine fault tolerance (PBFT)알고리즘은, 악의적인 행동을 하는 노드들에게 penalty 요소가 없고, 합의를 방해하는 노드가 전체 노드의 33%이상만 차지해도 합의 실패를 만드는 문제점이 있다. 본 논문에서는 블록체인의 주요 합의 알고리즘인 PBFT의 보안성 향상을 위해, Trust 모델을 접목하여 비정상 행위에 대한 penalty 메커니즘이 적용된 Adaptive Consensus Bound PBFT (ACB-PBFT) 합의 알고리즘을 제안한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.69-78
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• 2011

대규모 센서 네트워크를 구성하는 센서 노드는 개방된 무인 환경에서 동작한다. 악의적인 공격자는 일부 센서 노드를 탈취 하여 허위 보고서를 주입할 수 있다. 통계적 여과 기법은 이러한 허위 보고서 주입 공격에 대응하기 위한 기법으로 보고서 전달 과정 중에 허위 보고서를 검출하고 여과할 수 있는 방법을 제안하였다. 통계적 여과 기법에서는 적절한 전달 경로 설정을 통하여 허위 보고서 검출 성능 향상뿐만 아니라 에너지 효율 또한 높일 수 있다. 하지만 네트워크의 위상 변화와 노드의 에너지고갈 등의 다양한 환경 변화로 인하여 전달 경로를 재설정해야 하는 경우가 빈번히 발생한다. 빈번한 경로 재설정은 과도한 에너지 소모를 유발하므로 적절한 경로 재설정 주기를 결정하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 센서 네트워크의 제안된 에너지를 효율적으로 사용하기 위한 영역별 경로 재설정 주기 결정 기법을 제안한다. 제안 기법은 퍼지 시스템을 이용해 각 영역의 경로 재설정 주기를 동적으로 결정한다. 또한 주기가 결정된 영역에 대해 적절한 보안 수준을 결정하고 해당 영역은 이를 적용하여 경로를 재설정한다. 시뮬레이션을 통하여 제안 기법이 경로 재설정에 사용되는 에너지 소모량을 최대 50% 이상 감소시켰음을 확인하였다.